הדגימה multiscale של מים/מטאל הטרוגנית זרז ממשק באמצעות תיאורית פונקציונל הצפיפות ודינמיקה מולקולרית שדה כוח
12 באפריל 2019
המטרה של פרוטוקול המובאת כאן היא ליצירה לטעום מסלולים של תצורות של מולקולות מים במצב נוזלי סביב מינים קטליטי על משטח שטוח מתכות מעבר. תצורות שנדגמו יכול לשמש החל מבנים על פי מכניקת הקוונטים.
מודלי הפרוטוקול, תופעות תרמיות וקוונטיות בקטליזה הטרוגנית בשלב נוזלי. זוהי הראשונה, לדעתנו, לשלב מכניקת קוונטים עם דגימה מלאה של סביבה נוזלית מפורשת. תצורות של מולקולות נוזליות הנוצרות מפרוטוקול זה מייצגות את אלה הצפויות בתנאי תגובה ממשיים ו ניתן להשתמש בהן כדי לחקור תופעות ברמה מולקולרית התלויות בסידורים המרחביים של מולקולות.
התצורות של מולקולות נוזליות הנוצרות על ידי פרוטוקול זה מספקות תובנה לגבי התפקידים שממס ממלא על קטליזה הטרוגנית בשלב נוזלי. אם אתה מנסה פרוטוקול זה בפעם הראשונה, אני ממליץ לך קודם לוודא שיש לך גישה ובאפשרותך להפעיל את תוכנת VASP, MCPliQ, VMD ו- LAMMPS. הדגימה של ההליך תהיה טיאנג'ון שי, סטודנטית לתואר שני מהמעבדה שלי.
לאחר יצירת מבנה הפילוח, צור את קבצי הקלט של LAMMPS עבור הדמיית NPT וצייד את נפח התא באמצעות FFMD. העתק את קובץ הקלט של LAMMPS לספריה העובדת. ערכו את משתנה הקבוצה בשורה 34 כדי לציין את אינדקסי סוגי האטום עבור אטומי החמצן והמים של מימן המים.
במשתנה הקבוצה בשורה 35, כדי לציין את אינדקסי סוג האטום עבור אטומי הפלטינה והספוג. בשורה 17 של קובץ הקלט, ערוך את משתנה שלב הריצה כדי להגדיר את משך הדמיית NPT מספיק זמן כדי לכלול הפעלת שיווי משקל והפעלת ייצור. בצע את תוכנת LAMMPS, על-ידי הקלדת הפקודה בממשק שורת הפקודה, הכולל את המידע של מספר ליבות ה- CPU לשימוש ואת שם קובץ ההפעלה LAMMPS.
מזעור האנרגיה מחדד את תצורת מולקולת המים ואחריו סימולציית FFMD המבוצעת במספר קבוע של מולקולות מים, נפח וטמפרטורה כדי להביא את המים לטמפרטורת הסימולציה. סימולציה נוספת של FFMD פועלת לאחר מכן במספר קבוע של מולקולות מים, לחץ וטמפרטורה כדי לקבוע את הגובה הנכון פיזית של תיבת הסימולציה. קבצי הפלט ישמשו מאוחר יותר.
לאחר סימולציית NPT, להתוות את הגובה של supercell נגד הזמן. הנקודה שבה הוא יורד לערך מצב יציב היא הנקודה בסימולציית NPT כאשר הייצור יכול להתחיל. ודא שיווי משקל של סימולציית NPT על ידי הבטחת כי התנודות בגובה של supercell הם מינימליים או התכנסו לערך יציב.
אם מתרחשות תנודות גדולות, פתח את הקלט. לצייד את הקובץ ולהקטין את timestep על קו 92 כדי לחדש את תצורת מולקולת המים ולבצע את תוכנת LAMMPS כמו קודם. כדי להתחיל, הקלד בממשק שורת הפקודה כדי להפעיל את קובץ ה- Script.
קובץ Script זה מפיק את גובה supercell הממוצע מחלק הפעלת הייצור של הדמיית NPT לקובץ TXT. קובץ ה- Script קורא את אורך ממד z של התא במרווחים של 1, 000 femtosecond, שהוא מרווח הזמן המוגדר כברירת מחדל להדפסת מידע ב- LAMMPS. אם רצוי מרווח הדפסה אחר, ניתן לשנות אותו על-ידי עריכת קו 20 של get_npt_lz.
py סקריפט ו קו 16 של קלט LAMMPS. לצייד את הקובץ. התסריט מזהה ומשליך את שני הננו-שניות הראשונות בשווי ערכי lz, מכיוון שהן מהוות את חלק האקוויוויאליציה של הסימולציה.
ניתן לשנות את משך הפעלת האקוויוויאליות על-ידי עריכת שורה 19 של הקובץ. שלושת הננו-שניות הנותרות מהוות את חלק הייצור, ולכן משמשות לתפוקת אורך ממד z הממוצע. בנוסף, קובץ ה- Script מפיק פלט של קובץ TXT אחר המספק ערכים של lz כפונקציה של timestep וכן קובץ PNG, המתווה את אותם נתונים.
ניתן להשתמש בעלילה כדי לאמת את שיווי המשקל של סימולציית NPT. כדי לשחזר את תא העל באמצעות הגובה הממוצע שנקבע ב- NPT, העתק את קובץ הנתונים שנוצר קודם לכן לספריה עובדת חדשה ושנה את שמו כ- data.myadsorbate. לאחר מכן ערכו את קובץ הנתונים החדש כדי לשנות zlo ל- 0.0 ו- zhi לערך lz מפלט הערך הממוצע בקובץ TXT.
העתק את קובץ הקלט של LAMMPS לספריה העובדת החדשה. ערכו את משתנה הקבוצה בשורה 32 כדי לציין את אינדקסי סוגי האטום עבור אטומי מימן חמצן ומים ואת משתנה הקבוצה בשורה 33 כדי לציין את אינדקסי סוג האטום עבור אטומי הפלטינה והספוג. לאחר מכן, בקו 16, ערוך את משתנה runStep כך שהוא ארוך מספיק כדי לכלול הפעלת שיווי משקל והפעלה של ייצור.
הקלד את הפקודה לביצוע LAMMPS בממשק שורת הפקודה כדי להפעיל את תוכנת LAMMPS. פעולה זו תפעיל הדמיית NVT קבועה על מולקולות המים, וקובץ פלט המפתח ייווצר. סימולציית NVT כוללת חלק שיווי משקל וחלק ייצור.
חלק הייצור מתחיל כאשר האנרגיה של המערכת התווה נגד רמות הזמן כבוי. כדי להתחיל, לפתוח את התסריט לכל החיים קשר מימן. שנה את משתנה ההתחלה בפועל בשורה 22 כדי להגדיר את פרק הזמן של מסגרת הזמן הראשונה.
שנה את משתנה timestep בשורה 23 כדי להגדיר באיזו תדירות מסגרות נכתבות לקובץ המסלול של LAMMPS. שנה N_first ו- N-last בשורה 24 ו- 25 כדי להגדיר את הteps הראשון ו האחרון, ושנה את המשתנה לעולם לא בשורה 26 כדי לקבוע אם מסגרות עוקבות ייחשבו או ידלגו עליהן. הגדר את מספר השורות לכל מקטע מסגרת של קובץ המסלול על-ידי שינוי משתנה קו המסגרת בשורה 27.
בנוסף, ערוך שורות 31 עד 35, כדי לציין אילו סוגי אטום בתוך הנתונים. קובץ myadsorbate שייך לסופוירבאט, וסוגי האטומים שייכים למולקולות המים. התסריט מנתח את תצורות המים בהפעלת הייצור וקובע אם מולקולות מים כלשהן נקשרות למימן לסוחת.
לאחר מכן הוא סופר את זמן הסימולציה שכל קשר מימן נשאר שלם ומדווח על מידע זה כהפצה של אורך חיים של קשרי מימן ביחידות של פיקו-שניות. LAMMPS כותב את התצורה של מולקולות מים לקובץ כל 1, 000 femtoseconds, המהווה את ברירת המחדל בקובץ הקלט LAMMPS שסופק. הוא מזהה ומשליך את שתי תצורות nanoseconds הראשון בשווי של הקובץ כפי שהם מהווים את החלק שיווי משקל של הסימולציה ומשתמש בשלושת ננו שניות הנותרים כדי לחשב אורך חיים של קשר מימן.
כדי להפעיל את קובץ ה- Script, הקלד בממשק שורת הפקודה. לאחר מכן הוא יוצר קובץ DAT. התווה את הנתונים בקובץ כדי להציג את ההתפלגות של משכי חיים של קשרי מימן שהתרחשו במהלך הדמיית NVT.
כדי לקבוע את תוספת הזמן לשימוש עבור מרווח הזמן לדגימת זמן, השתמש בהפרש קבוע של זמן הגדול או שווה לאורך החיים המרבי של קשר מימן. קבע את מספר התצורות מהפעלת הייצור של מסלול NVT FFMD כדי לדגום כך שהזמן המינימלי בין תצורות יהיה שווה או גדול ממרווח דגימת הזמן שזוהה קודם לכן. בקובץ ה- Script של חילוץ המסגרות שנכתב קודם לכן, ערוך את ערך ברירת המחדל עבור משתנה מספר המסגרות בשורה 21 כדי לציין את מספר התצורות שיש לחלץ.
כדי להפעיל את קובץ ה- Script, הקלד את שם קובץ ה- Script בממשק שורת הפקודה. פעולה זו תפרט רשימה של זמני הדמיה המתאימים לתצורות שיש לחלץ מקובץ הסימולציה של NVT. תצורות אלה יכולות לשמש כמבנים התחלתיים בסימולציות AIMD או QM.
בהליך זה, FFMD שימש ליצירת התצורה הראשונית של מולקולות מים. סימולציית AIMD מראה כי מולקולת מים כי הוא במקור מימן מלוכדים לספוג אלכוהול סוכר על משטח פלטינה-111 מפשט את המימן מן adsorbate אלכוהול ומפקיד מימן שני על פני הפלטינה-111. המבנים של מולקולות מים נוזליים תלויים בהגדרות קלט.
לקביעתם בצורה לא נכונה יכולות להיות השפעות לא מכוונות על מבני המים. בנתון זה, הצד השמאלי הוא המבנה ההתחלתי להפעלת FFMD. והיד ימין נמצא בתוך פיקו-שניה אחת מהתחלת הסימולציה.
סימולציית FFMD מתפוצצת עקב הגדרות כוח גדולות מבחינה פיזית, מה שגורם למולקולות מים להתרחק מפני השטח. ניתן להשתמש בתצורות במכניקת הקוונטים, או בסימולציית QMM, או להשתמש בהן כדי לנתח סטטיסטיקות הקשורות למיקומים המרחביים של המולקולות. טכניקה זו סוללת את הדרך לחוקרים לחקור את התפקידים שיש לסביבות תגובה נוזלית על קטליזה על ידי יצירת תצורות בפועל של מולקולות נוזליות בממשקים קטליטיים.
סקירה
הפרוטוקול הזה מציג שיטה לייצר ולדגום תצורות של מולקולות מים נוזליים סביב מינים קטליטיים על משטח מתכת מעבר שטוח. הוא משלב מכניקת קוונטים עם דגימה מלאה של סביבה נוזלית מפורשת, ומספק תובנות לתופעות ברמת המולקולות בקטליזה הטרוגנית.
רכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- קטליזה הטרוגנית
- מכניקת קוונטים
- סימולציות בשלב נוזלי
רקע
- הבנת תפקיד הממסים בקטליזה חשובה לאופטימיזציה של תגובות.
- שיטות מסורתיות לעיתים קרובות לא מתחשבות במודלים מפורשים של סביבות נוזליות.
- הפרוטוקול הזה מכוון לגשר על הפער על ידי שילוב תופעות תרמיות וקוונטיות.
- הוא מאפשר חקירה של סידורים מולקולריים בתנאי תגובה מציאותיים.
מטרת המחקר
- ליצור תצורות מציאותיות של מולקולות מים סביב מינים קטליטיים.
- לנצל תצורות אלו בשיטות מבוססות מכניקת קוונטים.
- לשפר את ההבנה של השפעות הממסים בקטליזה הטרוגנית בשלב נוזלי.
שיטות בשימוש
- שימוש בתוכנות VASP, MCPliQ, VMD, ו-LAMMPS לסימולציות.
- ייצור קובצי קלט LAMMPS לסימולציות NPT ו-NVT.
- איזון נפח התא וטמפרטורת הסימולציה באמצעות סימולציות FFMD.
- ניתוח אורך חיים של קשרי מימן בריצת הייצור.
תוצאות עיקריות
- ייצור מוצלח של תצורות מים שמחקות תנאי תגובה בפועל.
- תובנות לגבי היציבות והדינמיקה של קשרי מימן בין מים לסורבטים.
- אימות של איזון בסימולציות NPT באמצעות מדידות גובה.
- קובצי פלט המכילים גובה ממוצע של תא-על וחלוקות אורך חיים של קשרי מימן.
מסקנות
- הפרוטוקול מדגם ביעילות את האינטראקציות של מים נוזליים עם משטחים קטליטיים.
- הוא מספק מסגרת למחקרים עתידיים על השפעות הממסים בקטליזה.
- התוצאות יכולות להמליץ על תכנון של תהליכים קטליטיים יעילים יותר.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
This protocol enables biopharma R&D teams to model solvent effects at catalytic interfaces with molecular-level accuracy, supporting target validation in heterogeneous catalysis. By integrating force-field sampling with quantum mechanics, it provides predictive confidence in mechanistic de-risking for liquid-phase reaction systems. The approach aids in early discovery by clarifying how solvent molecules participate in bond-breaking and forming processes relevant to catalytic pathways.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by modeling how water molecules interact with catalytic species on metal surfaces.
- Operational Value: Supports biological de-risking through explicit sampling of liquid configurations that reflect actual reaction conditions.
- Predictive Value: Enhances target confidence by identifying solvent participation in catalytic decompositions, such as glycerol-derived intermediates.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream workflows by generating configurations of liquid water molecules suitable for quantum mechanics-based analysis.
- Operational Value: Addresses assay standardization and reproducibility through equilibrated NPT simulations and hydrogen bond lifetime analysis.
- Screening Readiness: Outputs configurations that can be used as starting structures for AIMD or QM simulations, enabling reliable compound evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects discovery through preclinical validation by providing a framework to explore solvent effects in liquid-phase heterogeneous catalysis.
- Risk-Adjusted Advancement: Supports mechanistic de-risking by identifying how H₂O molecules participate in catalytic pathways, informing go/no-go decisions.
- Predictive De-risking: Focuses on reducing mechanistic ambiguity in catalytic systems where solvent dynamics influence reaction outcomes.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification by enabling mechanistic insights into solvent-catalyst interactions under realistic conditions.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by modeling thermal and quantum phenomena in liquid-phase heterogeneous catalysis.
- Screening: Describes assay readiness through the generation of liquid configurations that can be used in quantum mechanics-based methods such as DFT or ab initio molecular dynamics.
- Analytics: Highlights quantitative outputs such as hydrogen bond lifetime distributions and average supercell height, which help teams compare solvation effects across conditions.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by providing a reusable framework for studying solvent effects in catalysis, relevant to biomarker alignment in metabolic pathways.
- Enterprise Reuse: Positions the method as a reusable capability for generating liquid configurations across multiple catalytic systems, reducing redundant simulation efforts.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target validation, reduction of mechanistic ambiguity in solvent-catalyst interactions.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of liquid-phase simulations through defined equilibration and production protocols.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk by clarifying solvent roles early in discovery.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions based on mechanistic insights into catalytic intermediates under liquid conditions.
Implementation Considerations
- Required scientific expertise in computational chemistry, molecular dynamics, and quantum mechanics-based simulations.
- Instrumentation and analytical infrastructure needs include access to VASP, MCPliQ, VMD, and LAMMPS software for FFMD and QM workflows.
- Cross-team standardization requirements involve consistent editing of group variables and run step variables in LAMMPS input files to ensure reproducibility.
- Adaptation considerations across model systems include modifying atom type indexes for different adsorbates and metal surfaces, such as platinum-111 with glycerol-derived intermediates.
- Practical limitations include sensitivity to force field settings; improper input settings can lead to unphysically large forces and simulation instability, as observed in FFMD blow-up scenarios.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
0:51
Add Explicit H2O Molecules
3:12
Extract the Proper Height of the Supercell
5:06
Generate Configurations of H2O Molecules
6:10
Determine the Hydrogen Bond Lifetime for Proper Time Sampling
8:23
Sample Configurations of Liquid H2O Molecules
9:19
Results: FFMD/AIMD Simulation
10:21
Conclusion
